不同所有制的智能制造企业创新效率及其决定——基于智能制造示范试点企业的研究

传统的DEA模型忽视了外部环境变量和随机干扰项的影响,这可能会导致效率估算值出现偏差。为此,采用三阶段DEA模型,从非管理性因素影响的视角更准确地反映了智能制造企业的创新效率,并通过Tobit模型分析了其内部影响因素,为相关政策的制定提供更准确的依据。结果发现：在剔除环境变量和随机干扰项后,我国智能制造企业创新效率下降了28.44%。从不同所有制结构来看,在智能制造领域,国有企业的创新效率高于私营企业。智能制造企业创新效率主要由规模效率决定,但并非简单依赖于规模经济模式,而是主要通过管理与技术要素来驱动发展。在创新效率的影响因素中,企业年龄、企业规模、企业盈利能力和政府补贴对智能制造企业创新效率具有积极影响,而企业研发投入对智能制造企业创新效率具有显著的负向作用。     

环境约束、技术差距与企业创新效率——基于中国省际工业企业的实证研究

基于价值链视角,将技术创新活动分解为科技研发和成果转化两个阶段,并将环境效应作为非期望产出纳入成果转化阶段研究框架内。利用共同前沿理论和DEA模型分析比较了2003-2010年中国工业企业创新效率的区域差异,选取技术落差比率(TGR)指标考察中国三大地区企业间的技术差距,并按"创新生产技术"和"管理水平"两维度对各省份企业科技研发和成果转化无效率进行分解,寻找创新无效率的根源。研究表明:我国企业科技研发和成果转化效率偏低,共同前沿下均值分别为0.683和0.691;两阶段效率的区域差异明显,中西部地区TGR值偏低,尤其在成果转化阶段;东部大多数省份科技研发和成果转化无效率源于管理水平偏低,而中西部省份两阶段无效率主要受制于区域创新生产技术和企业管理两方面,内蒙古等少数中西部省份成果转化无效率源于区域落后的创新生产技术。     

价值链视角下我国不同性质工业企业技术创新效率研究

本文基于价值链理论,将企业技术创新活动分解为科技研发和成果转化两个相关联的子过程,且认为原始创新投入也会对第二阶段经济产出产生直接影响,进而运用共享投入关联型两阶段DEA模型研究了我国15个不同性质企业的技术创新效率。     

“一带一路”沿线省份工业企业绿色创新效率及其影响因素研究

基于创新价值链理论,利用超效率DEA模型测度分析2008～2017年"一带一路"沿线省份工业企业绿色科技研发和绿色成果转化效率;通过梳理绿色创新效率的影响机制,选取系统GMM动态面板模型实证分析知识产权保护、贸易开放度等因素对两阶段绿色创新效率的影响。结果表明:工业企业在绿色科技研发与成果转化阶段的效率均值分别是0.787和0.613,且绿色成果转化效率在考察期内的下滑趋势明显;区域对比发现,"一路"地区工业企业两阶段绿色创新效率值明显高于"一带"地区;研发人员流入、基础设施完善程度和贸易开放度对"一带一路"沿线省份工业企业绿色研发效率产生显著的正向影响,知识产权保护对绿色研发效率提升具有显著的负效应,绿色成果转化效率与知识产权保护、贸易开放度呈显著负相关。     

基于二阶段DEA模型中国平板显示产业创新效率研究

对产品创新的技术研发阶段和成果转化阶段建立二阶段DEA模型,对中国平板显示产业以及京东方、龙腾光电、天马数据3家平板显示企业的创新效率进行了实证分析。研究表明:(1)中国平板显示产业的综合效率,无论是技术研发阶段还是成果转化阶段都很低,中国平板显示产业还处于低研发产出、低经济转化的阶段;(2)京东方、龙腾光电和天马数据虽然是我国平板显示产业中的领先企业,但是其创新效率不理想,创新过程中资金投入、人力资本等存在巨大的浪费,需要提高资源的利用率,加强对外购技术的消化吸收以及进行产学研合作等方式来提高企业的研发水平和研发效率,并积极进行市场调查分析,促进技术人员和销售人员的沟通合作。     

基于两阶段串联DEA模型的工业企业技术创新效率及影响因素研究

基于我国大中型工业企业2010-2015年间的面板数据,运用两阶段串联DEA模型,将技术创新过程分为技术研发和成果转化两个阶段,探究大中型工业企业技术创新效率现状,并采用DEA-Tobit模型分析影响技术创新效率的主要因素。研究发现：考察期内我国工业企业技术综合创新效率和各阶段创新效率总体不高,成果转化阶段的创新效率值稍高于技术研发阶段的平均效率值;区域两阶段技术创新效率值存在显著差异,东部地区的效率值相对较高,中部地区的效率值相对较低。大中型工业企业技术创新效率受市场集中程度、政府支持程度、对外开放程度、国有化程度等多种因素的综合影响。     

基于DEA模型的智能制造企业创新效率评价

为了衡量我国智能制造企业创新能力,推动制造业持续发展,应用DEA模型、Tobit回归及脉冲响应模型对2016—2020年我国27家位列智能制造企业百强名单的上市公司及其所在产业的创新效率进行评价分析,并对创新效率的影响因素进行研究,以满足“十四五”期间我国制造业面临的发展规划。结果表明：在静态分析层面上,智能制造企业的综合效率DEA有效个数在5年内有所下滑,规模递增企业个数显著增加。在动态分析层面上,智能制造企业的全要素生产率整体呈动态增长,得益于技术效率和技术进步双向增长。在创新效率影响因素方面,资产规模、内控缺陷长期抑制创新效率增长,而股权集中度在长期对创新效率增长有促进作用。     

基于两阶段串联DEA模型的工业企业技术创新效率及影响因素

基于我国大中型工业企业2010—2015年间的面板数据,运用两阶段串联DEA模型,将技术创新过程分为技术研发和成果转化两个阶段,探究大中型工业企业技术创新效率现状,并采用DEA-Tobit模型分析影响技术创新效率的主要因素。研究发现,考察期内我国工业企业技术综合创新效率和各阶段创新效率总体不高,成果转化阶段的创新效率值略高于技术研发阶段的平均效率值;区域两阶段技术创新效率值存在显著差异,东部地区的效率值相对较高,中部地区的效率值相对较低。大中型工业企业技术创新效率受市场集中程度、政府支持程度、对外开放程度、国有化程度等多种因素的综合影响。     

企业创新过程中的政府财政政策效率研究——基于创新两阶段的视角

从创新两阶段视角出发,将企业创新过程分为研发阶段与成果转化阶段,并运用基于松弛变量的数据包络分析SBM-DEA四阶段模型对我国规模以上工业企业创新活动2个阶段中的政府财政政策效率进行评价。研究结果表明:我国政府财政政策在企业成果转化阶段的影响大于在研发阶段,年均政策效率在研发阶段为7.626,在成果转化阶段为12.237。全国各区域的财政政策效率存在差异,其中在研发阶段,青海省的政策效率最高,研发投入大省广东、江苏、山东和浙江省的政策效率却处于较低的水平;而在成果转化阶段,江苏和广东省的政策效率较高,青海省和宁夏自治区的政策效率较低。     

创新价值链下科技服务业集聚对区域创新效率的影响

为了厘清科技服务业集聚与区域创新效率之间的内在机制,本文基于创新价值链视角下的知识创新、技术研发、成果转化三个阶段,利用DEA方法测度2009—2016年中国30个省份的创新各阶段效率,并构建空间计量模型,进一步考察科技服务业集聚对区域创新各阶段效率的影响。结果表明:区域创新效率存在阶段性差异,与知识创新效率、成果转化效率相比,技术研发效率较低;科技服务业集聚对本地区的知识创新效率、技术研发效率存在显著的正向影响,而对成果转化效率产生显著的负向影响;科技服务业集聚对相邻地区的知识创新效率有正向溢出作用,对成果转化效率产生"虹吸效应",而对技术研发效率无显著影响。     

区域高技术产业创新过程效率研究

高技术产业的发展水平关系到一个国家或地区的综合竞争力,科学有效地对区域高技术产业创新过程效率进行评价,对于提升高技术产业的创新能力具有重要意义。本文运用三阶段链式关联网络DEA模型,测算了我国省级区域高技术产业创新整体效率及三个子阶段效率,对创新系统子阶段间的关联有效性以及区域创新过程效率的差异性进行了分类分析。我国高技术产业创新整体效率及三个子阶段效率都有不同程度的提升,但总体来看创新效率值都不高,特别是整体创新效率和成果转化阶段的效率较低;通过对创新效率进行分类分析,发现仅少数区域在知识生产、技术研发和成果转化三个阶段的效率都比较高,表明我国大部分地区创新效率不高,需要根据创新过程中的低效环节,采取相应措施进行改进。     

技术异质、区域差距与高技术产业创新效率——以长江经济带为例

考虑技术异质性,将长江经济带分为上游、中游和下游三大群组,利用共同前沿理论和两阶段关联DEA模型,将创新活动分为技术研发、成果转化两阶段,测度分析2010—2014年电子及通信设备制造业和医药制造业创新效率,结合技术落差率,衡量三大群组与区域整体潜在最优水平的差距,最后对无效率原因进行分解。研究显示:长江经济带高技术产业两阶段创新效率偏低,电子及通信设备制造业效率主要损失在成果转化阶段,医药制造业两阶段效率值均低。群组间存在技术差距且行业间差异明显,技术研发阶段,下游地区在电子及通信设备制造业拥有技术优势,上游地区最接近医药制造业的技术前沿。中游地区在两行业的成果转化阶段均与区域最优水平最为接近。从总体上看,企业内部管理是导致两阶段创新无效率的主要因素。各地区应根据子阶段情况,采取差异化的提升策略。     

技术异质下中国企业绿色创新效率及损失来源分析

   绿色创新是缓解当前资源环境压力,实现中国工业高质量发展的重要途径。本文基于区域技术异质性与创新投入共享关联特征,构建共同前沿-共享投入关联型两阶段DEA模型以测算2008—2017年中国省际工业企业绿色创新两阶段效率及整体效率。运用“技术落差比率”指标衡量东部、中部与西部地区企业之间的技术差距,并对创新无效率值进行分解以挖掘效率损失根源,定位各地区企业效率提升的关键环节与重点策略。研究结果表明：①共同前沿下中国工业企业绿色研发效率、成果转化效率和整体效率均值分别为0.774、0.831和0.647,共同前沿下各效率值均未超过群组前沿下效率值;考察期内全国及三大地区绿色创新两阶段效率并未有明显改善,呈稳中略降趋势。②三大地区间企业绿色研发与成果转化的技术落差比率差异均显著,绿色研发阶段东-中地区企业间技术差距徘徊于0.2左右,而成果转化阶段东-西地区企业间技术差距最为明显,并呈不断扩大趋势。③东部地区企业绿色创新两阶段效率损失主要源自区域内企业自身管理不当,而中西部地区企业则因技术差距无效和管理无效均造成效率损失,且由区域技术落后引起的效率损失占比超过50%。     

价值链视角下的我国高技术产业细分行业研发效率研究

利用松弛变量的DEA模型,基于价值链视角将高技术产业技术研发过程分为技术开发和技术成果转化两个阶段,并分别对其效率和影响因素进行了实证研究。主要研究结论有:技术开发阶段和成果转化阶段平均效率都较低,且都主要来自于纯技术无效率;技术开发阶段和成果转化阶段的效率平均每年分别改进11.9%和3.7%,这主要来自于技术进步;企业所有权结构、市场结构、政府政策支持力度等因素对我国高技术产业的研发效率有较大影响,而企业规模对研发效率影响不明显。     

价值链视角下金融深度、金融宽度与区域创新效率——基于DEA-Tobit两阶段模型

根据创新价值链理论,将技术创新划分为科技研发、成果转化两个相互关联的子过程。利用2005—2015年中国30个省份的面板数据,使用DEA模型,测算各地区在两个阶段的创新效率。在此基础上,使用面板Tobit回归,实证检验了金融发展的两种模式,即金融宽化、金融深化与不同阶段技术创新效率的关系。研究发现,金融深度和金融宽度都能够提高技术创新效率,但在科技研发阶段,金融深度对区域创新效率的影响更加显著,在成果转化阶段,金融宽度的作用更加明显。     

物联网嵌入我国制造业企业——是否依然保持“微笑”?

基于“微笑曲线”理论将企业创新划分为研发、生产、营销和服务四个阶段,应用DEA方法根据20家嵌入物联网技术的制造业企业2013-2017年间的创新投入、产出数据,对其整体及各阶段的创新效率进行了测评,得出以下结论：①从整体来看,各阶段的创新效率水平不再呈现“微笑曲线”分布,服务阶段的创新效率水平最好,且稳定;②从时间上看,企业整体综合创新效率变化不明显,但研发、营销和服务阶段的综合创新效率水平总体呈上升趋势;③物联网嵌入会在一定程度上提升企业的纯技术效率,但受规模效率的影响会使企业综合创新效率产生波动;④从投影分析来看,不同企业间及同一企业内部在各阶段的资源利用水平存在差异。     

基于共享投入两阶段DEA模型的中国省际高技术产业研发创新效率评价研究

基于中国高技术产业技术开发和成果转化两阶段视角,考虑共享资源在两个子系统间的分配结构,构建包含共享投入在内的中国高技术产业研发创新效率评价指标体系,运用共享投入两阶段DEA模型对我国29个省份2010—2014年的研发创新效率进行测算。研究结果表明：我国高技术产业综合效率水平不高,东部地区高技术产业效率高于西部和中部地区,研发创新综合效率基本呈现倒“U”型变化特征,省际间高技术产业效率差距较大;中国高技术产业技术开发效率显著高于成果转化效率,高技术产业研发创新效率利用模式属于“高技术开发,高成果转化”型的省份仅占样本总数的27.5%,且主要来自东部地区。最后,根据中国高技术产业实际情况,给出了一些政策建议。     

我国通信设备制造业创新效率的再测度——基于链式关联网络DEA

以中国通信设备制造业为研究对象,将创新过程分解为2个相互关联的创新链式子阶段(管理阶段和获利阶段),通过构建链式关联网络DEA模型对技术创新的整体及各子阶段的效率进行评价。研究发现,目前中国通信设备制造业无论是研发生产的管理阶段和研发成果商业化的获利阶段的子效率,还是创新过程的综合效率,效率值都普遍较低;不同规模企业的创新效率差异显著,规模以上企业的管理效率较低而获利效率则较高,中小企业往往具有较高的管理效率而获利效率较低。不同企业应对创新各个子阶段进行监控,并采取差异化的提升策略。     

基于共享投入两阶段DEA模型的中国省际高技术产业研发创新效率评价

基于中国高技术产业技术开发和成果转化两阶段视角,考虑共享资源在两个子系统间的分配结构,构建包含共享投入在内的中国高技术产业研发创新效率评价指标体系,运用共享投入两阶段DEA模型对我国29个省份2010—2014年的研发创新效率进行测算。研究结果表明:我国高技术产业综合效率水平不高,东部地区高技术产业效率高于西部和中部地区,研发创新综合效率基本呈现倒"U"型变化特征,省际间高技术产业效率差距较大;中国高技术产业技术开发效率显著高于成果转化效率,高技术产业研发创新效率利用模式属于"高技术开发,高成果转化"型的省份仅占样本总数的27.5%,且主要来自于东部地区。最后,根据中国高技术产业实际情况,给出一些政策建议。     

基于两阶段DEA模型的混合所有制企业创新效率测度研究——基于制造业上市企业的经验数据

基于混合所有制改革视角,运用2012—2016年中国制造业上市企业面板数据,在考虑创新时滞的情况下,根据创新成果生成和创新成果转化两阶段特点构建关联型两阶段数据包络分析(DEA)模型,测算中国制造业混合所有制企业两阶段创新效率。研究结果显示样本企业:(1)两阶段创新效率整体较高,创新成果生成阶段和创新成果转化阶段效率在0.6以上的企业分别占96.72%和100%;(2)DEA无效原因主要是纯技术创新效率不高,而其规模效率水平相对较高,可以支持企业创新发展;(3)技术创新具有明显的阶段性,创新生成阶段效率偏低严重制约技术创新的发展;(4)两阶段都存在投入产出结构不合理的问题,主要瓶颈在创新成果生成阶段为产出不足、在创新成果转化阶段为无形资产和人力资本投入冗余,而资本投入则相对较合理。最后提出相关政策建议。